不久前，“大數據”只是一個時髦的詞。如今，“大數據”已成為增長最快的技術之一。根據SNS研究公司的一個新的研究報告，目前全球大數據市場價值為460億美元，而這個報告預測，到2020年底，全球各行業廠商將在大數據硬件上花費超過720億美元。

另一個關鍵的信號是數據中心市場的增長。根據Technavio公司的報告，亞太地區將成為增長最快的數據中心建設市場，其年復合增長率達到17%，到2020年的市場規模將達到200億美元。這得益于基于云計算的服務產品，消費者數據存儲庫的挖掘，以及物聯網的發展。

然而，如果企業不知道如何使用它來使他們的業務和員工受益，那么該公司就會面臨大量數據的壓力。如今，有大量的軟件企業積極參與組織的大量非結構化數據交互。根據CampaignAsia的統計，2016年將實現大數據的巨大飛躍，該領域將最終實現其宣傳的目標。

以下是企業利用大數據獲得競爭優勢的一些創新的方式。

1.提升客戶體驗

如今的消費者通過網上購買來控制他們的購物體驗，這使得實體商店在分析的幫助下與消費者保持聯系至關重要。根據AccentureInteractive公司的一項研究，91%的高績效客戶體驗者表示，數據分析對于改善客戶體驗至關重要。

通過一個實時商店監控平臺(RTSMP)，具有跟蹤客戶在商店內瀏覽商品的能力。美國的RetailNext公司就提供這樣的一個平臺。通過其集中的SaaS平臺，自動收集和分析購物者的行為數據，為零售商提供洞察力，以實時改善客戶體驗。這些平臺可以幫助零售商優化店面布局，并促進商品銷售。

通過業務分析軟件和零售專業知識，還可以幫助企業更好地了解購物者的旅程，以增加同店銷售，減少盜竊，并消除不必要的成本。

目前，RetailNext公司與60多個國家的300多家零售商合作，包括受歡迎的美國連鎖品牌Bloomingdale，Sears和Ulta。

其他購物者分析工具(例如Google趨勢的購物者分析工具)也可幫助電子商務公司利用客戶數據跟蹤網站數據。他們可以通過更改價格或網站布局或，以及使用廣告來阻止購物者放棄購物車，從而提高銷售量。

2.個性化教育材料

教育提供者，特別是高等教育機構，正在感受創新和數字化在日益競爭激烈的教育生態系統發展的壓力。根據調查機構Gartner公司預測，2016年全球高等教育支出將增長1.2%，達到382億美元。

數字學習方法的全球需求從大規模在線課程(MOOC)的日益普及顯而易見，例如在Coursera上發現的那些，它是擁有超過2100萬用戶的MOOC的領導者。該平臺與世界各地的頂尖大學和研究所合作，并提供在線課程和認證，如耶魯大學，北京大學，新加坡國立大學和南洋理工大學。

另外還有一些公司，如歐萊雅和波士頓咨詢集團，甚至與Coursera公司合作，通過在線學習解決方案提升移動員工的水平。Coursera公司最近還推出了一個企業平臺“CourseraforBusiness”，以滿足企業快速發展的培訓和發展需求。

數以百萬計的人采用具有產生大量學習數據的能力的MOOC。這些數據在自適應學習中被利用，這是一種根據每個學生的獨特需求個性化教育材料的方法。

通過大數據創新，自適應學習可以通過自動化內容的定制變得更加個性化。這允許學生接收適合他們個人學習能力和速度的學習內容。美國Knewton公司提供這樣的一個業務，使用其大數據基礎設施提供數字課程材料，動態和連續適應每個學生的獨特需求。教育公司如皮爾森和霍頓-米夫林-哈考特(HMH)這樣的教育公司使用Knewton為數百萬學生提供數以十億計的個性化推薦。他們觀察到考試成績提高，高通過率，以及較低的課程退學率。

3.管理社交媒體活動

通過社交媒體渠道的有效監控和參，這對于當今企業獲得的競爭優勢至關重要。市場營銷人員預計將在未來五年內，其社交媒體支出增加近一倍，占總營銷預算的21%，而2015年的此類支出僅為11%。企業現在可以使用大數據技術創建一個數字前臺，以改善客戶體驗管理。

例如，社交媒體管理平臺提供商Sprinklr公司通過對外部和內部客戶數據的分析，幫助企業更深入地了解客戶。使用Sprinklr公司提供的技術，企業可以協調在線體驗的努力，以獲得更好的客戶體驗。從客戶數據收集的見解還允許品牌改善營銷覆蓋面，品牌宣傳，參與，以及客戶服務。

例如，Sprinklr公司幫助麥當勞積極為其在美國14000多個地點的6900萬名客戶提供實時和規模性的服務。Sprinklr公司幫助麥當勞通過梳理近十年的客戶數字，并衡量客戶對其產品和服務的興趣。他們推出了12000篇個性化的文章，在Twitter上回復特定客戶的請求，而不再使用付費媒體推廣。

4.自動化網絡威脅檢測和響應 

如今，企業已經多次淪為網絡罪犯的樂園。有些企業失去了大量的運營和私人客戶數據。防護廠商賽門鐵克公司發現，僅2015年，超過5億條個人記錄被盜或丟失。因此，從2017年到2021年，全球網絡安全支出預計將超過1萬億美元。

隨著黑客行為變得越來越普遍，企業需要復雜和預測性的解決方案來保護他們的業務數據和數字資產。隨著移動設備和基于云計算的應用程序的激增，存在更多易受攻擊的端點，如工作站，移動設備和服務器。而網絡攻擊也更具針對性和復雜性，使傳統周界的防御措施無效。

像CounterTack這樣的網絡安全解決方案利用大數據分析來檢測，分析和響應惡意軟件或嵌入式代碼，可以顯著地減少發現，并防止此類違規或威脅所需的時間。

此外，還可以采用安全和信息事件管理(SIEM)工具，例如LogRhythm。也已廣泛部署在跨越多行業和垂直行業的大型企業中。這些平臺采用大數據架構構建，允許其通過大量的設備和應用程序生成機器數據。機器學習和行為分析技術允許企業標出異常數據。

大數據越來越多地以創新的方式存在，并在以前無法想象的領域中使用，成為企業業務發展的強大的推動者。企業應考慮利用分析平臺和解決方案的幫助發展業務。